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去年宣布以GAN生成對抗學習網絡技術,讓人工智慧可以透過學習不同臉譜特徵,進而創造全新臉譜內容之後,NVIDIA在此次GTC 2019期間更進一步宣布推出全新GauGAN研究工具,透過龐大的影像資料量讓電腦系統進行學習,並且依照特定顏色與簡單字詞描述對應物件、場景,例如以淺藍色對應天空、深綠色對應樹木、淺綠色對應草地,白色對應雲朵等,讓使用者可以透過簡單繪製操作即可快速生成不同擬真景象,甚至可隨著不同顏色替換變更景象呈現結果。 分享 facebook 在GauGAN研究工具中,NVIDIA藉由先前預先以龐大影像資料量近學習訓練的模型為基礎,配合特定顏色與簡單字詞描述所對應物件、場景,藉此讓使用者透過簡單色塊繪製,即可立即形成相當清晰的擬真景象,而隨著使用者持續變更色塊繪製形式與選擇顏色,即可形成不同景象內容。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 同時,在即時變更的擬真景象中,電腦系統依然會依照真實物理表現與光影效果呈現變更後的景象內容,例如從原本油綠草地景象變更成冰天雪地場景,場景中的樹木就會以枯樹形式呈現。根據NVIDIA的說法,系統之所以可以正確反映這樣的"自然"現象,其實也是基於持續學習各個影像內容所呈現結果,因此可以學習認知冰天雪地的場景應該只會出現枯樹,而不會有樹葉茂密場景。這樣的技術應用,NVIDIA表示可以諸如遊戲、電影等需要大量產生真實場景的內容創作需求,進而加快內容創作流程。而反過來的話,其實也能讓電腦以更快速度識別真實場景,並且能在更短時間內將影像內容劃分不同區塊,例如應用在自駕車系統時,即可讓電腦系統快速依照識別景象快速標示道路可行進範圍,讓車輛自動駕駛系統可以用更快辨識效率運作,或是加速電腦視覺影像辨識效率。至於實際推動此類影像應用所需硬體架構,NVIDIA表示最主要仍取決實際應用需求,此次實際展示為了加快渲染流程,因此是透過Titan RTX完成。《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。�



 疑遭竊賊破壞 墨西哥油管破裂爆炸20死


墨西哥中部一處煉油廠石油管線爆炸,造成至少20人死亡,54人受傷。根據調查,事故前管線就疑似遭到竊賊破壞,民眾趕來搶裝石油,結果就發生爆炸意外。


熊熊大火伴隨濃煙,火舌還不時往夜空中竄燒。家屬趕到現場,絕望呼喊親人名字。


主播:「(墨西哥)中部希達哥州,一條油管爆炸,官方指出會發生爆炸,是因為民眾嘗試從,破損的管線把油裝到容器裡。」


為了搶裝從管線漏出來的珍貴石油,許多民眾提著容器,摸黑趕到墨西哥首都以北的煉油廠附近,沒想到爆炸意外突然發生。


記者:「爆炸的管線在稍早,被偷油賊破壞,這或許是導致爆炸的原因。」


破壞管線偷油,一直讓墨西哥束手無策,國營石油光是去年就損失了9百多億台幣,新總統羅培茲上任後第一件事,就是透過軍隊協助,大力掃蕩竊取石油的犯罪行為。


墨西哥總統羅培茲:「我們打擊偷油的任務,已經有所進展,並改用貨車運送石油。」


只是偷油行為防不勝防,還造成這次管線爆炸悲劇。羅培茲已經透過推特表示,將會全力動用政府資源,協助受災民眾。


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